LG CNS, 농어촌 학생에 AI 교육
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AICE 내달 12일 첫 시험…"데이터 해석하고 모델링 연습해야"
다음달 12일 첫 번째 AICE 정기 시험이 치러진다. AICE는 한국경제신문사와 KT가 함께 개발한 인공지능(AI) 교육·평가 도구다. 국내 최초로 마련된 전 국민 대상 AI 평가인 만큼 취업을 준비하는 학생부터 업무에 AI를 활용하려는 직장인까지 다양한 사람의 문의가 이어지고 있다. 시험에 앞서 질문이 잦은 부분을 정리했다. (1) 어떤 시험이 치러지나AICE는 응시자 수준에 따라 초등학생용부터 AI 전문가용까지 다섯 단계로 구분된다. 제1회 정기 시험에서는 일반인 대상 베이식(BASIC)과 준전문가용인 어소시에이트(ASSOCIATE) 등 두 종류의 시험이 치러진다. 다음달 4일까지 신청을 받는다.베이식은 코딩을 몰라도 시험을 볼 수 있다. KT가 자체 제작한 툴 ‘에이아이두 이지(AIDU ez)’를 이용한다. 60분 동안 15개 문항을 통해 탐색적 데이터 분석과 AI 모델링 역량을 평가한다. AI 원리 이해, 업무 활용, 결과 해석 능력 평가가 목적이다.어소시에이트는 파이선을 알아야 한다. 실무에서 가장 많이 쓰이는 표 형태(tabular) 데이터를 분석하고 처리하는 것부터 머신러닝·딥러닝을 활용해 모델링하는 것까지 포함된다. 90분 동안 14개 문항을 풀어야 한다. (2) 시험은 어떻게 보나시험은 온라인으로 진행된다. 응시자 본인의 집이나 사무실 등 인터넷 연결이 원활한 장소면 어디든 상관없다. 주민등록증, 운전면허증 등 본인 사진이 포함된 신분증과 본인 명의 휴대폰, 인터넷 접속 및 웹캠이 가능한 노트북·데스크톱이 필요하다. 모바일 기기로는 시험을 볼 수 없다. 크롬 브라우저가 필요하다. 시험 7일 전 보내주는 메일 내용에 따라 응시 환경에 대한 사전 점검을 할 수 있다.시험 당일에는 응시 시간 30분 전부터 오리엔테이션이 진행된다. 본인 확인과 부정행위 방지를 위한 카메라 세팅 등의 작업이 이뤄진다. AICE 시험은 온라인 감독관 시스템을 도입해 신분증을 확인하고, 온라인 모니터링 방식으로 부정행위를 방지하고 있다. 응시 중에는 부정행위 방지를 위해 카메라를 켠 채로 유지해야 한다. (3) 어떤 문제가 출제되나베이식 시험은 분류(범주형), 회귀(수치형) 2개 유형의 표 형태 데이터가 주어진다. 데이터 기초적인 정보를 분석하는 것부터 시각화, 데이터 가공, AI 모델 학습, 활용 등 에이아이두 이지의 기능을 이용해 문제를 풀면 된다. 데이터 처리와 모델링을 진행하고 그 결과를 답안지에 입력하는 방식이다.어소시에이트는 파이선을 활용한 주피터 랩 환경에서 이뤄진다. 한 개의 표 형태 데이터가 주어진다. 이 데이터를 분석하기 위한 라이브러리를 설치하고, 데이터 전처리·시각화를 거쳐 머신러닝·딥러닝으로 AI 모델을 만들어야 한다. 프로그래밍 언어 파이선에서 쓸 수 있는 도구인 판다스(pandas) 활용법을 알고 있어야 한다. 데이터 결측치 제거 및 채우기, 데이터 유형 변경 등에 대한 지식도 필요하다. (4) 시험 준비는 어떻게 할 수 있나기업이나 대학 등 단체 고객은 AICE 사이트 내 AICE 레디·케이스스터디 영상 강좌를 볼 수 있다. 기본적인 AI의 개념부터 실제 현업에서 AI를 활용해 문제를 해결한 사례까지 다양한 전문가 강의가 제공된다.이번 정기시험에 응시하려는 개인 고객을 위해 1회차 정기 시험에 한해 무료 라이브 특강을 한다. 회원 가입과 강의 신청은 AICE 공식 사이트에서 하면 된다.응시자를 위한 다양한 이벤트도 진행된다. 무료 라이브 특강 수강, 시험 접수, 응시 등 각 단계를 거쳤음을 SNS로 인증하면 AICE 굿즈 등의 선물을 증정한다. 또 AICE 시험 재응시자에겐 20%의 할인 혜택을 준다.이승우 기자 leeswoo@hankyung.com
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인공지능(AI)의 개념도 알았겠다, 본격적으로 AI 모델링을 배워보기로 했다. 텐서플로, 파이토치처럼 언젠가 기사에 썼던 ‘머신러닝 라이브러리’를 공부하게 될 줄 알았다. 하지만 먼저 마주한 것은 1만 개 이상의 열(칼럼)로 이뤄진 CSV 확장자 데이터(tabular) 파일이었다.“머신러닝 실행을 위한 코드는 4줄, 딥러닝은 8줄이면 충분합니다. 가장 중요한 것은 데이터입니다.” AI는 데이터를 갖고 패턴을 만들어 자동화하고 예측하는 도구인 만큼 데이터가 없다면 AI도 성립할 수 없다. 얼마나 잘 정돈된 데이터를 입력하는가에 따라 결과물도 천차만별로 나올 수밖에 없다. 한마디로 ‘가비지 인, 가비지 아웃(garbage in, garbage out·쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다)’이다. AI 모델링은 데이터를 확보하고 AI가 학습할 수 있도록 데이터를 정리하는 전처리 과정이 70%를 차지한다.가장 먼저 해야 할 일은 데이터의 전체적인 모습을 파악하는 것이다. 무엇에 관한 데이터인지, 이를 통해 어떤 사실을 알고 싶은지를 정리하는 게 첫 번째다. 데이터는 크게 피처(feature)와 레이블(label)로 구분된다. 피처를 x, 레이블을 y라고 부르기도 한다. 피처를 활용해 레이블을 예측하는 게 AI 모델의 최종적인 목표다. 예측에 앞서 데이터를 분석하고 유용한 피처와 필요 없는 피처를 선별하는 과정을 ‘탐색적 데이터 분석(EDA: exploratory data analysis)’이라고 부른다.가령 공유 자전거 업체가 과거 기록을 기반으로 향후 자전거 수요량을 예측하려고 한다. 대여 날짜와 시간, 온도, 습도, 풍속 등은 피처, 대여 수량은 레이블이다. 분석하지 않아도 직관적으로 알 수 있는 사실이 있다. 눈, 비가 오면 대여량이 줄어든다거나 출·퇴근 시간에 대여량이 더 많을 것이라고 생각할 수 있다.데이터 분석과 시각화 도구를 통해 예상이 맞는지 확인하는 과정에서 데이터의 이상 여부도 파악할 수 있다. 가령 풍속 데이터가 대부분 0이었다면 바람이 불지 않은 날이 많았다기보다는 제대로 데이터를 측정한 날이 거의 없었다고 해석하는 게 더 타당하다. 이때는 풍속을 변수에서 빼줘야 한다.AI가 이해할 수 있는 형태로 데이터를 수정하는 것도 이 단계에서 이뤄진다. 성별 항목이 ‘남성’과 ‘여성’이라고 적혀 있다면 ‘0’과 ‘1’처럼 숫자로 바꿔주는 ‘레이블 인코딩’이 대표적이다. 비어 있는 데이터를 특정 값으로 채우거나 아예 없애기도 한다.많은 데이터가 있어도 레이블과 관련이 없다면 예측 성능을 떨어뜨린다. 이 때문에 본인이 잘 아는 분야나 업무와 관련한 데이터로 AI에 입문하는 게 가장 좋다. (③에서 계속)이승우 기자 leeswoo@hankyung.com
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"타이타닉 생존자 예측 가능할까"…'캐글'에 모인 전세계 AI 실력자들
“타이타닉 탑승객 일부의 정보와 생존 여부를 알 수 있다면 나머지 탑승객의 생존 여부를 예측할 수 있을까.”데이터 사이언스나 머신러닝을 공부하는 사람이라면 누구나 한 번쯤은 풀어봤을 ‘타이타닉 생존자 예측’ 문제다. 성별, 연령, 탑승권 가격, 탑승지, 가족의 숫자 등 다양한 데이터와 생존의 상관관계를 찾은 뒤 이를 나머지 탑승객 정보에 적용해 생존 여부를 예측해야 한다. 이 문제를 두고 전 세계의 아마추어부터 전문가까지 수많은 사람이 자웅을 겨루는 플랫폼이 ‘캐글(kaggle)’이다.캐글은 호주인 앤서니 골드블룸이 경제 전문지 이코노미스트에서 일하다가 빅데이터 전문가 수요가 급증할 것을 예상하고 2010년 만들었다. 인공지능(AI) 개발자들이 이곳에 모여들자 2017년 구글이 인수했다. 현재 1000만 명에 가까운 데이터 사이언티스트, 머신러닝 전문가 등 연구자들이 이용하고 있다.캐글의 핵심은 경진대회다. 타이타닉 생존자 예측 문제처럼 이용자들이 플랫폼에 적응할 수 있도록 캐글이 자체적으로 진행하는 대회도 있지만 기업들이 상금을 걸고 내놓은 문제가 상당수를 차지한다. 기업은 쌓아놓은 데이터를 어떤 식으로 활용할 수 있을지 알아보기 위해 캐글 플랫폼을 활용한다.예를 들어 미국 내셔널풋볼리그(NFL)는 미식축구의 주요 포지션인 라인맨을 평가할 수 있는 새로운 지표를 만들기 위해 상금 10만달러(약 1억4000만원)를 내걸었다. 선수 정보, 경기 내 선수의 움직임, 경기 결과 등 다양한 데이터를 활용해 라인맨이 얼마나 경기에 영향을 미쳤는지 측정할 수 있는 규칙을 찾는 게 목표다. 미국 뉴욕주경마협회(NYRA)는 5만달러(약 7000만원)를 걸고 말의 부상을 예방하고 경마 전략을 개선할 수 있는 방안을 찾고 있다.이 같은 방식으로 기업들은 캐글에서 AI 기술을 얻고 있다. 구글은 AI의 이미지 인식 정확도를 높이는 기술을 찾았고, 마이크로소프트는 멀웨어(악성 소프트웨어) 감지 수준을 높일 수 있었다.대회에 참가해 좋은 결과를 받은 사람에게는 메달을 준다. 이를 기반으로 캐글 내 등급 랭킹이 매겨진다. 가장 높은 등급인 그랜드마스터는 262명뿐이다.이승우 기자 leeswoo@hankyung.com
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